Pattern recognition is the automated recognition of patterns and regularities in data. It has applications in statistical data analysis, signal processing, image analysis, information retrieval, bioinformatics, data compression, computer graphics and machine learning. Pattern recognition has its origins in statistics and engineering; some modern approaches to pattern recognition include the use of machine learning, due to the increased availability of big data and a new abundance of processing power. However, these activities can be viewed as two facets of the same field of application, and together they have undergone substantial development over the past few decades. A modern definition of pattern recognition is:

Property Value
dbo:abstract
  • تمييز الأنماط أو التعرف على الأنماط أو التعرف على النماذج (بالإنجليزية Pattern recognition) هو أحد فروع علم تعلم الألة وبشكل عام الذكاء الاصطناعي ، وتهدف البحوث والتقنيات الخاصة بهذا العلم إلى إيجاد أو تطوير تقنيات للتعرف على أنماط أو هياكل محددة في الإشارات الرقمية، حيث يمكن للإشارة أن تمثل صورة تحوي حرف مكتوب أو مقطع موسيقي أو مقطع كلامي يمثل كلمة أو حتى نص حاسوبي، ويمكن أن يكون النمط المطلوب التعرف عليه هو الحرف الذي تحويه الصورة أو الآلة المستخدمة في المقطع الموسيقي أو الكلمة الملفوظة في المقطع الكلامي أو تحديد ما إذا كان النص الحاسوبي يتحدث عن الفيزياء أو الأدب أو السياسة... (ar)
  • El reconeixement de patrons, també anomenat lectura de patrons, identificació de figures o reconeixement de formes, és un procés de classificació per categories de qualsevol tipus de mostres mitjançant dades observades o mesurades. El reconeixement de patrons en camps com la informàtica, l'enginyeria i les matemàtiques està basat en un procés fonamental que es troba en la majoria d'accions que realitzen els éssers vius. (ca)
  • Η αναγνώριση προτύπων (Pattern Recognition) είναι ένα επιστημονικό πεδίο με στόχο την ανάπτυξη αλγορίθμων για την αυτοματοποιημένη απόδοση κάποιας τιμής ή διακριτικού στοιχείου σε εισαγόμενα δεδομένα, συνήθως κωδικοποιημένα ως αλληλουχίες αριθμών. Κατ' αυτόν τον τρόπο, ενδεικτικά, τα δεδομένα αυτόματα ταξινομούνται σε κατηγορίες ή διαχωρίζονται σε ομάδες με βάση κάποια κριτήρια, ακόμα και υπό την παρουσία θορύβου ο οποίος δυσκολεύει την αναγνώριση, ωθώντας συνήθως τα δεδομένα να μοιάζουν περισσότερο τυχαία απ' όσο πραγματικά είναι. Το ερευνητικό ενδιαφέρον για την αναγνώριση προτύπων έχει τις ρίζες του στη δεκαετία του 1960, κατά την πρώτη περίοδο ανάπτυξης της πληροφορικής και, ειδικότερα, της τεχνητής νοημοσύνης. Οι άνθρωποι και οι ευφυείς οργανισμοί έχουν την ικανότητα να ταυτοποιούν πραγματικά δεδομένα χρησιμοποιώντας τις αισθήσεις τους και την αντιληπτική τους ικανότητα προκειμένου να λάβουν τις κατάλληλες αποφάσεις ώστε να επιβιώσουν στο περιβάλλον τους. Μία μηχανή, όπως ένας ηλεκτρονικός υπολογιστής, πρέπει να εκπαιδευθεί κατάλληλα ώστε να αναγνωρίζει πρότυπα (patterns) και να τα κατηγοριοποιεί αυτόματα σε κατηγορίες. Ανάλογα με την εφαρμογή, γίνεται κατάταξη των αντικειμένων σε κλάσεις με τη βοήθεια αλγορίθμων ταξινόμησης. Με βάση το θεωρητικό υπόβαθρο που παρείχε η επιστήμη της στατιστικής, η πρώιμη έρευνα επί της αναγνώρισης προτύπων επικεντρώθηκε στην ανάπτυξη θεωρητικών μεθόδων. Μετά το 1970 έγιναν προσπάθειες για την ταχύτερη εξέλιξη του τομέα, ενώ το 1976 ιδρύθηκε η Διεθνής Ένωση Αναγνώρισης Προτύπων (IARP). Σήμερα, αλγόριθμοι αναγνώρισης προτύπων εφαρμόζονται σε αρκετές επιστήμες, όπως π.χ. στην ιατρική (βιοϊατρική τεχνολογία, ανάλυση δεδομένων DNA και άλλες εφαρμογές της βιοπληροφορικής), ή σε άλλα πεδία της πληροφορικής και της επιστήμης ηλεκτρονικού μηχανικού, όπως η μηχανική όραση και η ρομποτική. Η ίδια η αναγνώριση προτύπων επικαλύπτεται σημαντικά με συγγενή, επιμέρους πεδία της τεχνητής νοημοσύνης όπως η μηχανική μάθηση και η εξόρυξη δεδομένων. (el)
  • Pattern recognition is the automated recognition of patterns and regularities in data. It has applications in statistical data analysis, signal processing, image analysis, information retrieval, bioinformatics, data compression, computer graphics and machine learning. Pattern recognition has its origins in statistics and engineering; some modern approaches to pattern recognition include the use of machine learning, due to the increased availability of big data and a new abundance of processing power. However, these activities can be viewed as two facets of the same field of application, and together they have undergone substantial development over the past few decades. A modern definition of pattern recognition is: The field of pattern recognition is concerned with the automatic discovery of regularities in data through the use of computer algorithms and with the use of these regularities to take actions such as classifying the data into different categories. This article focuses on machine learning approaches to pattern recognition. Pattern recognition systems are in many cases trained from labeled "training" data (supervised learning), but when no labeled data are available other algorithms can be used to discover previously unknown patterns (unsupervised learning). Machine learning is strongly related to pattern recognition and originates from artificial intelligence. KDD and data mining have a larger focus on unsupervised methods and stronger connection to business use. Pattern recognition focuses more on the signal and also takes acquisition and Signal Processing into consideration. It originated in engineering, and the term is popular in the context of computer vision: a leading computer vision conference is named Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. In pattern recognition, there may be a higher interest to formalize, explain and visualize the pattern, while machine learning traditionally focuses on maximizing the recognition rates. Yet, all of these domains have evolved substantially from their roots in artificial intelligence, engineering and statistics, and they've become increasingly similar by integrating developments and ideas from each other. In machine learning, pattern recognition is the assignment of a label to a given input value. In statistics, discriminant analysis was introduced for this same purpose in 1936. An example of pattern recognition is classification, which attempts to assign each input value to one of a given set of classes (for example, determine whether a given email is "spam" or "non-spam"). However, pattern recognition is a more general problem that encompasses other types of output as well. Other examples are regression, which assigns a real-valued output to each input; sequence labeling, which assigns a class to each member of a sequence of values (for example, part of speech tagging, which assigns a part of speech to each word in an input sentence); and parsing, which assigns a parse tree to an input sentence, describing the syntactic structure of the sentence. Pattern recognition algorithms generally aim to provide a reasonable answer for all possible inputs and to perform "most likely" matching of the inputs, taking into account their statistical variation. This is opposed to pattern matching algorithms, which look for exact matches in the input with pre-existing patterns. A common example of a pattern-matching algorithm is regular expression matching, which looks for patterns of a given sort in textual data and is included in the search capabilities of many text editors and word processors. In contrast to pattern recognition, pattern matching is not generally a type of machine learning, although pattern-matching algorithms (especially with fairly general, carefully tailored patterns) can sometimes succeed in providing similar-quality output of the sort provided by pattern-recognition algorithms. (en)
  • Mustererkennung (Pattern Recognition) ist die Fähigkeit, in einer Menge von Daten Regelmäßigkeiten, Wiederholungen, Ähnlichkeiten oder Gesetzmäßigkeiten zu erkennen. Dieses Leistungsmerkmal höherer kognitiver Systeme wird für die menschliche Wahrnehmung von Kognitionswissenschaften wie der Wahrnehmungspsychologie erforscht, für Maschinen hingegen von der Informatik. Typische Beispiele für die zahllosen Anwendungsgebiete sind Spracherkennung, Texterkennung und Gesichtserkennung, Aufgaben, die die menschliche Wahrnehmung andauernd und offensichtlich mühelos erledigt. Die elementare Fähigkeit der Klassifizierung ist jedoch auch der Grundstein von Begriffsbildung, Abstraktion und (induktivem) Denken und damit letztlich von Intelligenz, sodass die Mustererkennung auch für allgemeinere Gebiete wie die Künstliche Intelligenz oder das Data-Mining von zentraler Bedeutung ist. (de)
  • El reconocimiento de patrones es la ciencia que se ocupa de los procesos sobre ingeniería, computación y matemáticas relacionados con objetos físicos o abstractos, con el propósito de extraer información que permita establecer propiedades de entre conjuntos de dichos objetos. (es)
  • Pengenalan pola (bahasa Inggris: pattern recognition) merupakan bidang dalam pembelajaran mesin dan dapat diartikan sebagai "tindakan mengambil data mentah dan bertindak berdasarkan klasifikasi data" . Dengan demikian, ia merupakan himpunan kaidah bagi pembelajaran diselia (supervised learning).Ada beberapa definisi lain tentang pengenalan pola, di antaranya: * Penentuan suatu objek fisik atau kejadian ke dalam salah satu atau beberapa kategori. * Ilmu pengetahuan yang menitikberatkan pada deskripsi dan klasifikasi (pengenalan) dari suatu pengukuran. * Suatu pengenalan secara otomatis suatu bentuk, sifat, keadaan, kondisi, susunan tanpa keikutsertaan manusia secara aktif dalam proses pemutusan. Berdasar beberapa definisi di atas, pengenalan pola bisa didefinisikan sebagai cabang kecerdasan yang menitik-beratkan pada metode pengklasifikasian objek ke dalam klas - klas tertentu untuk menyelesaikan masalah tertentu. Salah satu aplikasinya adalah pengenalan suara, klasifikasi teks dokumen dalam kategori (contoh. surat-E spam/bukan-spam), pengenalan tulisan tangan, pengenalan kode pos secara otomatis pada sampul surat, atau sistem . Aplikasi ini kebanyakan menggunakan bagi pengenalan pola yang berkenaan dengan sebagai input ke dalam sistem pengenalan pola (in)
  • La reconnaissance de formes (ou parfois reconnaissance de motifs) est un ensemble de techniques et méthodes visant à identifier des motifs informatiques à partir de données brutes afin de prendre une décision dépendant de la catégorie attribuée à ce motif. On considère que c'est une branche de l'intelligence artificielle qui fait largement appel aux techniques d'apprentissage automatique et aux statistiques. Le mot forme est à comprendre dans un sens très général, pas seulement celui de « forme géométrique » mais plutôt de motifs qui peuvent être de natures très variées. Il peut s'agir de contenu visuel (code barre, visage, empreinte digitale…) ou sonore (reconnaissance de parole), d'images médicales (rayon X, EEG, IRM…) ou multispectrales (images satellitaires) et bien d'autres. (fr)
  • パターン認識(パターンにんしき、英: Pattern recognition)は自然情報処理のひとつ。画像・音声などの雑多な情報を含むデータの中から、一定の規則や意味を持つ対象を選別して取り出す処理である。 (ja)
  • Il riconoscimento di pattern (in inglese, pattern recognition) è una sottoarea dell'apprendimento automatico. Esso consiste nell'analisi e identificazione di pattern all'interno di dati grezzi al fine di identificarne la classificazione. La maggior parte della ricerca nel campo riguarda metodi di apprendimento supervisionato e non supervisionato. Il pattern recognition ha come obiettivo quello di apprendere un classificatore di dati (pattern) basati su conoscenza a priori o informazioni statistiche estratte dai pattern. I pattern da classificare sono tipicamente gruppi di misure od osservazioni, che definiscono punti in un appropriato spazio multidimensionale (al contrario del pattern matching, in cui il pattern è specificato in modo rigido). Il riconoscimento di pattern è studiato in molti campi, tra cui psicologia, psichiatria, etologia, scienze cognitive e informatica. (it)
  • 패턴 인식(영어: pattern recognition)은 인지과학(Cognitive Science)과 인공지능(Artificial Intelligence) 분야에 속하는 문제 중 하나이다. 인지과학은 심리학, 컴퓨터 과학, 인공지능, 신경생물학과 언어학, 철학을 이용하여 지능과 인식의 문제를 다루는 포괄적인 학제적 과학 분야를 말하며, 인공지능은 인간의 학습능력과 추론능력을 인공적으로 모델링하여 외부 대상을 지각하는 능력, 나아가 자연언어와 같은 구문적 패턴까지 이해하는 능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 구현하는 기술을 말한다. 인공지능에 관한 연구는 현재 지능형 시스템(Intelligence System)이라는 인공지능에 기반한 정보 시스템 분야로까지 발전하고 있다. 정보화 시대에 쉽게 얻을 수 있는 수많은 데이터들을 적절히 가공하는 것은 물론 정보의 표현과 처리에도 지능형 시스템이 적용되고 있으며 금융, 제조, 스포츠, 서비스 분야 등의 비정보기술 부문에까지 널리 이용되고 있다. 패턴 인식은 공학적 접근법을 이용하여 인공지능의 실제 구현 문제인 센싱된 대상을 인식하는 문제를 주로 다룬다. 패턴인식을 여러 방식으로 정의할 수 있겠지만 "계산이 가능한 기계적인 장치(컴퓨터)가 어떠한 대상을 인식하는 문제를 다루는 인공지능의 한 분야"라고 정의한다. (ko)
  • Patroonherkenning is het kunnen onderscheiden van een patroon in ruwe, ongezuiverde gegevens. Mensen zijn hierin meestal beter dan computers, vooral als de gegevens visueel voorgesteld worden. (nl)
  • Rozpoznawanie wzorców – pole badawcze w obrębie uczenia maszynowego. Może być definiowane jako działanie polegające na pobieraniu surowych danych i podejmowaniu dalszych czynności zależnych od kategorii do której należą te dane. W rozpoznawaniu wzorców dąży się do klasyfikacji danych (wzorców) w oparciu o wiedzę aprioryczną lub o informacje uzyskane na drodze statystycznej analizy danych służącej wydobywaniu cech obiektów. Klasyfikowane wzorce to zazwyczaj grupy wyników pomiaru lub obserwacji definiujące położenie odpowiadających im punktów w wielowymiarowej przestrzeni cech. Kompletny system rozpoznawania wzorców składa się z: * czujnika, który dostarcza obserwacji, które mają być klasyfikowane lub opisywane; * mechanizmu wydobywania cech, które najlepiej charakteryzują i separują klasę, do której dana obserwacyjna należy, następnie mechanizmu przekształcenia w symboliczną informację; * schematu decyzyjnego lub schematu opisywania, który realizuje właściwą część procesu klasyfikacji lub opisywania obserwacji w oparciu o wydobyte cechy obiektów oraz o wiedzę a priori. (pl)
  • Reconhecimento de padrões é uma área da ciência cujo objetivo é a classificação de objetos dentro de um número de categorias ou classes. Esses objetos de estudo variam de acordo com cada aplicação, podem ser imagens, sinais em forma de ondas (como voz, luz, rádio) ou qualquer tipo de medida que necessite ser classificada. Tendo aplicação em vários campos, tais como psicologia, etologia e ciência da computação. O reconhecimento de padrões tem uma longa história, mas antes de 1960 era formada principalmente por estatística teórica. O surgimento de computadores aumentou a demanda por aplicação práticas capazes de reconhecer padrões, que criaram novas demandas por desenvolvimentos teóricos. Como nossa sociedade evolui de uma fase industrial para uma fase pós-industrial, automação da produção industrial e a necessidade de modelos capazes de lidar com e recuperar informação se tornar cada vez mais importantes. Essa tendência estimula o reconhecimento de padrões para além dos limites de conhecimento e aplicação de hoje. Reconhecer padrões é hoje uma parte fundamental da maior parte dos sistemas de tomada de decisão. Um sistema completo de reconhecimento de padrões consiste de um sensor que obtém observações a serem classificadas ou descritas; um mecanismo de extração de características que computa informações numéricas ou simbólicas das observações; e um esquema de classificação das observações, que depende das características extraídas. O esquema de classificação é geralmente baseado na disponibilidade de um conjunto de padrões que foram anteriormente classificados, o "conjunto de treinamento"; o resultado do aprendizado é caracterizado como um aprendizado supervisionado. O aprendizado pode também ser não supervisionado, de forma que o sistema não recebe informações a priori dos padrões, estabelecendo então as classes dos padrões através de análise de padrões estatísticos. (pt)
  • Теория распознава́ния о́браза — раздел информатики и смежных дисциплин, развивающий основы и методы классификации и идентификации предметов, явлений, процессов, сигналов, ситуаций и т. п. объектов, которые характеризуются конечным набором некоторых свойств и признаков. Такие задачи решаются довольно часто, например, при переходе или проезде улицы по сигналам светофора. Распознавание цвета загоревшейся лампы светофора и знание правил дорожного движения позволяет принять правильное решение о том, можно или нельзя переходить улицу. Необходимость в таком распознавании возникает в самых разных областях — от военного дела и систем безопасности до оцифровки аналоговых сигналов. Проблема распознавания образа приобрела выдающееся значение в условиях информационных перегрузок, когда человек не справляется с линейно-последовательным пониманием поступающих к нему сообщений, в результате чего его мозг переключается на режим одновременности восприятия и мышления, которому свойственно такое распознавание . Неслучайно, таким образом, проблема распознавания образа оказалась в поле междисциплинарных исследований - в том числе в связи с работой по созданию искусственного интеллекта, а создание технических систем распознавания образа привлекает к себе всё большее внимание. (ru)
  • Тео́рія розпізнава́ння о́бразів — розділ кібернетики, що розвиває теоретичні основи й методи класифікації і ідентифікації предметів, явищ, процесів, сигналів, ситуацій і т. п. об'єктів, які характеризуються кінцевим набором деяких властивостей і ознак. Такі задачі вирішуються досить часто, наприклад, при переході або проїзді вулиці за сигналами світлофора. Розпізнавання кольору лампи світлофора, що засвітилася, і знання правил дорожнього руху дозволяє прийняти правильне рішення про те, можна, чи не можна переходити вулицю в цей момент. У процесі біологічної еволюції багато тварин за допомогою зорового й слухового апарата вирішили задачу розпізнавання образів досить добре. Створення штучних систем розпізнавання образів залишається складною теоретичною й технічною проблемою. Необхідність у такому розпізнаванні виникає в самих різних областях — від військової справи й систем безпеки до оцифровування різних аналогових сигналів. Традиційно задачі розпізнавання образів включають у коло задач штучного інтелекту. (uk)
  • 模式识别(英語:Pattern recognition),就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。我们把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展,人类有可能研究复杂的信息处理过程。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。对人类来说,特别重要的是对光学信息(通过视觉器官来获得)和声学信息(通过听觉器官来获得)的识别。这是模式识别的两个重要方面。市场上可见到的代表性产品有光学字符识别、语音识别系统。 计算机识别的显著特点是速度快、准确性高、效率高,在将来完全可以取代人工录入。 识别过程与人类的学习过程相似。以光學字元識別之“”为例:首先将汉字图像进行处理,抽取主要表达特征并将特征与汉字的代码存在计算机中。就像老师教我们「这个字叫什么、如何写」记在大脑中。这一过程叫做“训练”。识别过程就是将输入的汉字图像经处理后与计算机中的所有字进行比较,找出最相近的字就是识别结果。这一过程叫做“匹配”。 (zh)
dbo:wikiPageExternalLink
dbo:wikiPageID
  • 126706 (xsd:integer)
dbo:wikiPageLength
  • 35746 (xsd:integer)
dbo:wikiPageRevisionID
  • 985159316 (xsd:integer)
dbo:wikiPageWikiLink
dbp:wikiPageUsesTemplate
dct:isPartOf
dct:subject
rdf:type
rdfs:comment
  • تمييز الأنماط أو التعرف على الأنماط أو التعرف على النماذج (بالإنجليزية Pattern recognition) هو أحد فروع علم تعلم الألة وبشكل عام الذكاء الاصطناعي ، وتهدف البحوث والتقنيات الخاصة بهذا العلم إلى إيجاد أو تطوير تقنيات للتعرف على أنماط أو هياكل محددة في الإشارات الرقمية، حيث يمكن للإشارة أن تمثل صورة تحوي حرف مكتوب أو مقطع موسيقي أو مقطع كلامي يمثل كلمة أو حتى نص حاسوبي، ويمكن أن يكون النمط المطلوب التعرف عليه هو الحرف الذي تحويه الصورة أو الآلة المستخدمة في المقطع الموسيقي أو الكلمة الملفوظة في المقطع الكلامي أو تحديد ما إذا كان النص الحاسوبي يتحدث عن الفيزياء أو الأدب أو السياسة... (ar)
  • El reconeixement de patrons, també anomenat lectura de patrons, identificació de figures o reconeixement de formes, és un procés de classificació per categories de qualsevol tipus de mostres mitjançant dades observades o mesurades. El reconeixement de patrons en camps com la informàtica, l'enginyeria i les matemàtiques està basat en un procés fonamental que es troba en la majoria d'accions que realitzen els éssers vius. (ca)
  • El reconocimiento de patrones es la ciencia que se ocupa de los procesos sobre ingeniería, computación y matemáticas relacionados con objetos físicos o abstractos, con el propósito de extraer información que permita establecer propiedades de entre conjuntos de dichos objetos. (es)
  • パターン認識(パターンにんしき、英: Pattern recognition)は自然情報処理のひとつ。画像・音声などの雑多な情報を含むデータの中から、一定の規則や意味を持つ対象を選別して取り出す処理である。 (ja)
  • Patroonherkenning is het kunnen onderscheiden van een patroon in ruwe, ongezuiverde gegevens. Mensen zijn hierin meestal beter dan computers, vooral als de gegevens visueel voorgesteld worden. (nl)
  • 模式识别(英語:Pattern recognition),就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。我们把环境与客体统称为“模式”。随着计算机技术的发展,人类有可能研究复杂的信息处理过程。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。对人类来说,特别重要的是对光学信息(通过视觉器官来获得)和声学信息(通过听觉器官来获得)的识别。这是模式识别的两个重要方面。市场上可见到的代表性产品有光学字符识别、语音识别系统。 计算机识别的显著特点是速度快、准确性高、效率高,在将来完全可以取代人工录入。 识别过程与人类的学习过程相似。以光學字元識別之“”为例:首先将汉字图像进行处理,抽取主要表达特征并将特征与汉字的代码存在计算机中。就像老师教我们「这个字叫什么、如何写」记在大脑中。这一过程叫做“训练”。识别过程就是将输入的汉字图像经处理后与计算机中的所有字进行比较,找出最相近的字就是识别结果。这一过程叫做“匹配”。 (zh)
  • Mustererkennung (Pattern Recognition) ist die Fähigkeit, in einer Menge von Daten Regelmäßigkeiten, Wiederholungen, Ähnlichkeiten oder Gesetzmäßigkeiten zu erkennen. Dieses Leistungsmerkmal höherer kognitiver Systeme wird für die menschliche Wahrnehmung von Kognitionswissenschaften wie der Wahrnehmungspsychologie erforscht, für Maschinen hingegen von der Informatik. (de)
  • Η αναγνώριση προτύπων (Pattern Recognition) είναι ένα επιστημονικό πεδίο με στόχο την ανάπτυξη αλγορίθμων για την αυτοματοποιημένη απόδοση κάποιας τιμής ή διακριτικού στοιχείου σε εισαγόμενα δεδομένα, συνήθως κωδικοποιημένα ως αλληλουχίες αριθμών. Κατ' αυτόν τον τρόπο, ενδεικτικά, τα δεδομένα αυτόματα ταξινομούνται σε κατηγορίες ή διαχωρίζονται σε ομάδες με βάση κάποια κριτήρια, ακόμα και υπό την παρουσία θορύβου ο οποίος δυσκολεύει την αναγνώριση, ωθώντας συνήθως τα δεδομένα να μοιάζουν περισσότερο τυχαία απ' όσο πραγματικά είναι. Το ερευνητικό ενδιαφέρον για την αναγνώριση προτύπων έχει τις ρίζες του στη δεκαετία του 1960, κατά την πρώτη περίοδο ανάπτυξης της πληροφορικής και, ειδικότερα, της τεχνητής νοημοσύνης. (el)
  • Pattern recognition is the automated recognition of patterns and regularities in data. It has applications in statistical data analysis, signal processing, image analysis, information retrieval, bioinformatics, data compression, computer graphics and machine learning. Pattern recognition has its origins in statistics and engineering; some modern approaches to pattern recognition include the use of machine learning, due to the increased availability of big data and a new abundance of processing power. However, these activities can be viewed as two facets of the same field of application, and together they have undergone substantial development over the past few decades. A modern definition of pattern recognition is: (en)
  • La reconnaissance de formes (ou parfois reconnaissance de motifs) est un ensemble de techniques et méthodes visant à identifier des motifs informatiques à partir de données brutes afin de prendre une décision dépendant de la catégorie attribuée à ce motif. On considère que c'est une branche de l'intelligence artificielle qui fait largement appel aux techniques d'apprentissage automatique et aux statistiques. (fr)
  • Pengenalan pola (bahasa Inggris: pattern recognition) merupakan bidang dalam pembelajaran mesin dan dapat diartikan sebagai "tindakan mengambil data mentah dan bertindak berdasarkan klasifikasi data" . Dengan demikian, ia merupakan himpunan kaidah bagi pembelajaran diselia (supervised learning).Ada beberapa definisi lain tentang pengenalan pola, di antaranya: Berdasar beberapa definisi di atas, pengenalan pola bisa didefinisikan sebagai cabang kecerdasan yang menitik-beratkan pada metode pengklasifikasian objek ke dalam klas - klas tertentu untuk menyelesaikan masalah tertentu. (in)
  • Il riconoscimento di pattern (in inglese, pattern recognition) è una sottoarea dell'apprendimento automatico. Esso consiste nell'analisi e identificazione di pattern all'interno di dati grezzi al fine di identificarne la classificazione. La maggior parte della ricerca nel campo riguarda metodi di apprendimento supervisionato e non supervisionato. Il riconoscimento di pattern è studiato in molti campi, tra cui psicologia, psichiatria, etologia, scienze cognitive e informatica. (it)
  • 패턴 인식(영어: pattern recognition)은 인지과학(Cognitive Science)과 인공지능(Artificial Intelligence) 분야에 속하는 문제 중 하나이다. 인지과학은 심리학, 컴퓨터 과학, 인공지능, 신경생물학과 언어학, 철학을 이용하여 지능과 인식의 문제를 다루는 포괄적인 학제적 과학 분야를 말하며, 인공지능은 인간의 학습능력과 추론능력을 인공적으로 모델링하여 외부 대상을 지각하는 능력, 나아가 자연언어와 같은 구문적 패턴까지 이해하는 능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 구현하는 기술을 말한다. 인공지능에 관한 연구는 현재 지능형 시스템(Intelligence System)이라는 인공지능에 기반한 정보 시스템 분야로까지 발전하고 있다. 정보화 시대에 쉽게 얻을 수 있는 수많은 데이터들을 적절히 가공하는 것은 물론 정보의 표현과 처리에도 지능형 시스템이 적용되고 있으며 금융, 제조, 스포츠, 서비스 분야 등의 비정보기술 부문에까지 널리 이용되고 있다. (ko)
  • Rozpoznawanie wzorców – pole badawcze w obrębie uczenia maszynowego. Może być definiowane jako działanie polegające na pobieraniu surowych danych i podejmowaniu dalszych czynności zależnych od kategorii do której należą te dane. W rozpoznawaniu wzorców dąży się do klasyfikacji danych (wzorców) w oparciu o wiedzę aprioryczną lub o informacje uzyskane na drodze statystycznej analizy danych służącej wydobywaniu cech obiektów. Klasyfikowane wzorce to zazwyczaj grupy wyników pomiaru lub obserwacji definiujące położenie odpowiadających im punktów w wielowymiarowej przestrzeni cech. (pl)
  • Теория распознава́ния о́браза — раздел информатики и смежных дисциплин, развивающий основы и методы классификации и идентификации предметов, явлений, процессов, сигналов, ситуаций и т. п. объектов, которые характеризуются конечным набором некоторых свойств и признаков. Такие задачи решаются довольно часто, например, при переходе или проезде улицы по сигналам светофора. Распознавание цвета загоревшейся лампы светофора и знание правил дорожного движения позволяет принять правильное решение о том, можно или нельзя переходить улицу. (ru)
  • Reconhecimento de padrões é uma área da ciência cujo objetivo é a classificação de objetos dentro de um número de categorias ou classes. Esses objetos de estudo variam de acordo com cada aplicação, podem ser imagens, sinais em forma de ondas (como voz, luz, rádio) ou qualquer tipo de medida que necessite ser classificada. Tendo aplicação em vários campos, tais como psicologia, etologia e ciência da computação. (pt)
  • Тео́рія розпізнава́ння о́бразів — розділ кібернетики, що розвиває теоретичні основи й методи класифікації і ідентифікації предметів, явищ, процесів, сигналів, ситуацій і т. п. об'єктів, які характеризуються кінцевим набором деяких властивостей і ознак. Такі задачі вирішуються досить часто, наприклад, при переході або проїзді вулиці за сигналами світлофора. Розпізнавання кольору лампи світлофора, що засвітилася, і знання правил дорожнього руху дозволяє прийняти правильне рішення про те, можна, чи не можна переходити вулицю в цей момент. (uk)
rdfs:label
  • Pattern recognition (en)
  • تمييز الأنماط (ar)
  • Reconeixement de patrons (ca)
  • Mustererkennung (de)
  • Αναγνώριση προτύπων (el)
  • Reconocimiento de patrones (es)
  • Reconnaissance de formes (fr)
  • Pengenalan pola (in)
  • パターン認識 (ja)
  • Riconoscimento di pattern (it)
  • 패턴 인식 (ko)
  • Patroonherkenning (nl)
  • Rozpoznawanie wzorców (pl)
  • Reconhecimento de padrões (pt)
  • Теория распознавания образов (ru)
  • Теорія розпізнавання образів (uk)
  • 模式识别 (zh)
owl:sameAs
skos:exactMatch
prov:wasDerivedFrom
foaf:isPrimaryTopicOf
is dbo:academicDiscipline of
is dbo:genre of
is dbo:knownFor of
is dbo:nonFictionSubject of
is dbo:service of
is dbo:wikiPageDisambiguates of
is dbo:wikiPageRedirects of
is dbo:wikiPageWikiLink of
is dbp:discipline of
is dbp:field of
is dbp:fields of
is dbp:genre of
is dbp:knownFor of
is dbp:services of
is dbp:skills of
is dbp:subDiscipline of
is foaf:primaryTopic of